hadoop元数据管理流程 hadoop元数据管理工具

Hadoop 原理增强

1hdfs上传原理

1. 本地请求上传a.txt 文件
2. （1）namenode服务器接受请求、校验
   （2）返回ok
3. 请求上传第一块数据
4. namenode接受并返回三个节点地址
5. 本地建立连接通道和第一个节点相连接，第一个节点连接第二个节点，第二个节点连接第三个节点
6. 原路返回一个ok
7. 上传文件

2读取文件原理

1.请求下载a.txt文件

2.接受返回元文件数据信息

3.请求节点下载第一块数据

3.元数据管理

namenode主要负责管理元文件信息

元文件： 文件块储存位置 储存大小 数量 文件的权限

元文件储存在内存和磁盘中。

当用户修改hdfs上的文件时，元数据会发生改变，namenode会修改内存对象数据

为了保证宕机后数据的正确性，我们设计定期将存储元数据对象序列化到磁盘上，主要是分配一个secondary namenode做这件事，namenode自己也可以做

1.加载fsimage——0000镜像文件 反序列化到内存中创建fsimage对象 下载日志文件 正在修改的日志没有，过一段时间或达到一定次数，会将日志序列化到磁盘文件中，然后节点2中的磁盘元数据返回到namenode中，清理之前的磁盘元数据文件和日志。
内存的大小会限制集群的大小。

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MapReduce

MR 是一个运算框架，可以处理hdfs文件也可以处理本地文件。

Map阶段

根据自己的任务编号 读取HDFS中要处理属于自己的数据
根据每个单词的hashcode%n 输出到HDFS的文件中 （分区器）
会有一个map程序分别映射属于自己节点的数据块，然后处理，并使用分区器，给下一阶段的节点分配任务。

Reduce阶段

根据自己的任务编号 处理属于自己的文件 汇总结果并输出
也会有一个reduce程序

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本地测试实现

目的： 计算一个文件中单词出现的次数

第一步 写一个类继承Mapper

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] words = line.split("\\s+");
        for (String word : words) {
            Text kout = new Text(word);
            IntWritable vout = new IntWritable(1);
            context.write(kout,vout);
        }
    }
}

Mapper类先填写泛型 是hadoop的序列化包装类，用于序列化传输数据
依次是： 起始位置 行数据 输出单词 次数

重写map方法
最后用context 输出

context 用法
>

第二步 写Reduce程序

继承 reducer类 先填写泛型
接受map传来的数据 重写reduce方法

iterable 迭代器 分词器将单词相同的 值都发给reduce统计 统计好发出去

KVIN  和对应的map类的输出的类型一致的
 * KVOUT  单词 和 总次数
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text , IntWritable> {
    
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int cnt = 0 ;
        for (IntWritable value : values) {
            cnt++ ;
        }
        IntWritable vout = new IntWritable(cnt);
        context.write(key , vout);
    }
}

第三步 设置总任务 开始工作

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.awt.*;
import java.io.IOException;

/**
 * 在本地模式下运行MR程序
 */
public class DriverWc {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        // 1 初始化一个工作  Job
        /**
         * 参数一  配置对象  HDFS一样
         * 参数二  程序名
         */
        Job job = Job.getInstance(conf, "wc");

        // 2 设置  Mapper阶段
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // 3 设置Reducer阶段
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        //---  map阶段的输出数据类型 KV
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //--- reduce阶段的输出的数据类型

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        // -- reduce的个数
        job.setNumReduceTasks(2);

        // 4 处理的数据的位置 输入路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("d://word.txt"));

        // 5  输出的结果位置
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("d://wc/res_1"));

        // 6 提交工作  运行
        job.waitForCompletion(true) ;


    }
}